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Record W2773267259 · doi:10.13083/reveng.v25i5.765

CAPACIDADE COMBINATÓRIA DE MILHO VISANDO À PRODUÇÃO DE SILAGEM

2017· article· pt· W2773267259 on OpenAlexaff
Aurélio Vaz de Melo, Markus Taubinger, Valdere Martins dos Santos, Dione Pereira Cardoso, Helber Véras Nunes

Bibliographic record

VenueRevista Engenharia na Agricultura - REVENG · 2017
Typearticle
Languagept
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural and Food Sciences
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsZea maysHorticultureCropBiologyPhysicsAnimal scienceAgronomy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Apesar da silagem de milho ser suficientemente conhecida, a disponibilidade desses materiais no mercado é baixa, demonstrando que programas de melhoramento específicos nessa área ainda são escassos. Deste modo, objetivou-se com este trabalho determinar o tipo de ação gênica predominante no controle das características e estimar a capacidade geral (CGC) e específica de combinação (CEC) entre híbridos comerciais de milho visando à produção de silagem. Foram avaliados 8 híbridos comerciais e as 56 combinações híbridas foram avaliados no ano agrícola de 2011/2012, no município de Gurupi, localizados na região sul do Tocantins. O delineamento experimental utilizado foi o de látice 8 x 8 com duas repetições, sendo analisadas três características de interesse comercial para a produção de milho para silagem. As combinações hibridas apresentaram divergências frente a sua capacidade de combinação, quando submetidas às condições de baixa e alta disponibilidade de fósforo, evidenciado pelos efeitos significativos das interações. Isso indica que a seleção de híbridos comerciais de milho deve ser realizada em ambientes onde os mesmos serão utilizados. Conclui-se, portanto que o híbrido P 30F53Y possui maior concentração de alelos favoráveis ao incremento das características produção de massa verde e seca, sendo a mais indicada na formação de novos híbridos; nas combinações AG 2040 x TRUCK, AG 8060 x TRUCK e AG 1051 x IMPACTO houve maior efeito heterótico, sendo estes híbridos os mais indicados à produção de silagem. Para a maioria das características a principal dominância gênica é devida aos efeitos aditivos.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.793
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0040.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2017
Admission routes1
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